LLM-Inferenz-VRAM- & GPU-Anforderungsrechner
Berechnen Sie genau, wie viele GPUs Sie für die Bereitstellung von LLMs benötigen. Unterstützt NVIDIA, AMD, Huawei Ascend, Mac M-Serie. Erhalten Sie sofortige Hardware-Anforderungen.
Speicheranforderungen 679.52 GB
Benötigt 9 GPUs (basierend auf Speicherkapazität)
671 GB
Alle Modellgewichte
3.34 GB
Gesprächsverlauf-Cache
3.7 GB
Expertenmodell-Optimierung
1.48 GB
Temporärer Berechnungs-Cache
Durchsatzanforderungen 60 Token/s
Benötigt 9 GPUs (basierend auf Rechenleistung)
2,997 Token/s
Gesamte Rechenleistung aller GPUs
1,498 tokens/s
Gesamtdurchsatz ÷ 2 Benutzer
67 ms
100 Token durchschnittliche Antwortzeit
Szenario-Beispiele (GPU + Modell + Nebenläufigkeit):
Klicken Sie auf diese Beispiele, um schnell beliebte Modellbereitstellungsszenarien zu konfigurieren!
GPU-Auswahlführer für LLM-Bereitstellung
💰 Budgetfreundliche Optionen (Unter 10.000$)
- RTX 4090 (24GB): Beste für 7B-13B Modelle, Einzelkarten-Setup
- RTX 3090 (24GB): Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis für kleinere Modelle und Experimente
- Mehrere RTX 4060 Ti (16GB): Kosteneffektiv für verteilte Inferenz
🏢 Unternehmenslösungen (50.000$+)
- NVIDIA H100 (80GB): Industriestandard für LLM-Produktionsbereitstellung
- NVIDIA A100 (80GB): Bewährte Zuverlässigkeit, gut für 70B+ Modelle
- AMD MI300X (192GB): Höchste Speicherkapazität, ausgezeichnet für größte Modelle
⚡ Profi-Tipps zur Optimierung
- FP8/INT8 verwenden: Speicherverbrauch um 50-75% reduzieren bei minimalem Qualitätsverlust
- MoE-Modelle berücksichtigen: Qwen3-235B-A22B bietet Flaggschiff-Leistung mit 4x H100 (vs 10x für DeepSeek-R1)
- Modell-Parallelismus: Große Modelle über mehrere GPUs aufteilen
- Gemischte Präzision: FP16-Inferenz mit FP32-Gradienten für Training kombinieren
- Speicher-Mapping: CPU-RAM für Modellspeicherung, GPU für aktive Schichten verwenden
GPU-Anforderungen beliebter KI-Modelle für lokale Bereitstellung
🆕 Qwen2.5 & Qwen3 Lokale Bereitstellungs-GPU-Anforderungen
Qwen2.5-72B & Qwen3-235B-A22B sind die neuesten Flaggschiff-Modelle. Qwen2.5-72B benötigt 2x H100 mit FP8, während Qwen3-235B-A22B (MoE) 4x H100 benötigt. Die Qwen2.5-Serie bietet ausgezeichnete mehrsprachige Fähigkeiten mit effizienter lokaler Bereitstellung.
DeepSeek R1 Lokale Bereitstellungs-GPU-Anforderungen
DeepSeek R1 (671B Parameter) erfordert erheblichen GPU-Speicher für lokale Bereitstellung. Mit FP8-Präzision benötigen Sie etwa 10x NVIDIA H100 GPUs oder entsprechende High-Memory-Konfigurationen für optimale lokale Inferenz-Leistung.
Llama 3.1 70B Lokale Bereitstellungs-GPU-Anforderungen
Llama 3.1 70B ist zugänglicher für lokale Bereitstellung. Mit FP16-Präzision benötigen Sie 2x NVIDIA A100 (80GB) oder H100. Für Verbraucher-Hardware benötigen Sie 7x RTX 4090-Karten (je 24GB).
Llama 3.1 405B Lokale Bereitstellungs-GPU-Anforderungen
Llama 3.1 405B erfordert High-End-Infrastruktur für lokale Bereitstellung. Mit FP8-Präzision benötigen Sie 6x H100 GPUs. Mit FP16-Präzision benötigen Sie 11x A100 GPUs für lokale Bereitstellung.
Verwenden Sie diesen Rechner, um genaue Speicheranforderungen für Ihren spezifischen Anwendungsfall und Budgetplanung zu erhalten.